Birdfy presentó su nueva inteligencia artificial para la observación de aves en un webinar, destacando mejoras en identificación de especies y características como reconocimiento de sexo y filtrado geográfico.
Birdfy llevó a cabo un webinar tecnológico el 26 de junio para presentar su nueva inteligencia artificial (IA) y sus últimas capacidades de identificación de aves.
En el evento, que atrajo a más de 100 aficionados al avistamiento de aves, participaron el CTO de Birdfy, Udall Hu, y el consultor de IA, Alec Roseto. El embajador de la marca, Gary Herritz, moderó la sesión donde se exploraron las capacidades del nuevo modelo y cómo la comunidad ornitológica contribuye a mejorar la precisión en la identificación de especies.
Durante el webinar, Hu presentó Birdfy OrniSense, una IA impulsada por un modelo de visión-lenguaje (VLM), que representa un avance significativo respecto a los modelos tradicionales. Según Hu, estos últimos funcionan como "estudiantes que memorizan", mientras que el nuevo VLM actúa como un guía natural conocedor del entorno y los hábitos avícolas.
Entre las principales mejoras se destaca que el nuevo modelo no solo identifica especies, sino que también explica el razonamiento detrás de cada identificación. Además, ante situaciones complicadas —como identificar especies raras— utiliza tanto pistas visuales como una enciclopedia ornitológica para aumentar las tasas de precisión. Hu explicó que mientras un modelo tradicional podría hacer suposiciones erróneas con imágenes borrosas, la nueva IA tiene la capacidad de reconocer sus limitaciones y ofrecer categorías más amplias cuando es necesario.
Desde el lanzamiento del Birdfy OrniSense, se han implementado tres nuevas características: identificación por sexo, reconocimiento animal y filtrado geográfico. La capacidad más destacada es la identificación sexual entre algunas especies, lo cual proporciona información valiosa sobre los comportamientos estacionales de las aves visitantes.
Además, ahora puede reconocer hasta 16 especies animales como ardillas y ciervos. Esta función ofrece una experiencia más enriquecedora para los amantes de la naturaleza al ayudarles a proteger sus comederos. Por otro lado, el filtrado geográfico permite al sistema etiquetar correctamente especies dependiendo del área geográfica donde se encuentren.
El equipo también abordó los desafíos que enfrenta la IA en situaciones complejas y solicitó a los birders que envíen correcciones sobre identificaciones incorrectas para mejorar aún más el modelo. Herritz animó a los participantes a contribuir con datos precisos: “Cuando obtengan una identificación incorrecta, no duden en corregirla; ¡realmente hace una diferencia!”
Hu destacó cómo estas correcciones han permitido al modelo diferenciar entre especies similares gracias a las aportaciones continuas de la comunidad Birdfy. Mirando hacia el futuro, se anticipan nuevas funciones como la identificación de aves enfermas y un sistema personalizado que aprenderá según las preferencias del usuario.
El nuevo modelo, Birdfy OrniSense, utiliza un modelo de visión-lenguaje que no solo identifica especies de aves, sino que también explica el porqué de su identificación. Además, tiene la capacidad de manejar imágenes borrosas mediante una función llamada smart fallback, y considera el contexto ambiental para mejorar la precisión.
Se han introducido varias nuevas funciones, incluyendo la identificación del sexo de las aves, el reconocimiento de animales (como ardillas y ciervos), y filtrado por ubicación geográfica para mejorar la identificación local de especies.
Los observadores pueden enviar correcciones sobre identificaciones incorrectas a través del sistema, lo que ayuda a entrenar mejor al modelo y mejorar su precisión en futuras identificaciones.
Entre las características en desarrollo se incluye la identificación de aves enfermas y un sistema personalizado que tendrá memoria a nivel de cuenta, así como el reconocimiento automático de anillas en aves para contribuir a la ciencia ciudadana.